![](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/16/16/5c877ea7-7d67-4ce7-a321-95f4884efe5e/5c877ea7-7d67-4ce7-a321-95f4884efe5epic.jpg)
![基于名實體的自動綜述系統(tǒng)研究.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/16/16/5c877ea7-7d67-4ce7-a321-95f4884efe5e/5c877ea7-7d67-4ce7-a321-95f4884efe5e1.gif)
已閱讀1頁,還剩57頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀
版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網的普及應用,網絡已成為一個巨大的信息源。大量的數(shù)字信息在帶給人們豐富便利的信息資源的同時,也給有效信息的快速獲取帶來了一定的困難。對于一些重要的新聞事件,有大量的網站從多個角度及時提供最新的消息,方便了人們全面了解有關情況;但與此同時,面對同一主題成千上萬的、內容相同或相似的網頁,讀者如果想獲得最主要的信息,需要耗費大量的時間和精力去閱讀和分析。 自動綜述是指針對特定的主題進行多文檔自動文摘,最終提供簡潔、重要的信息。
2、新聞專題自動綜述是多文檔自動文摘的一種應用形式,它可以幫助人們快速了解某個新聞事件的概貌。對于多文檔自動文摘來說,文摘句抽取、句子冗余排除、文摘句排序是三個主要的難題。本文提出了一種基于名實體的面向新聞專題的自動綜述方法。該方法利用名實體識別統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)重要的新聞要素,利用句子相似度排除冗余的信息,并根據(jù)時間信息排列輸出文摘。 針對本文提出的方法,設計了一個基于名實體的自動綜述系統(tǒng),實現(xiàn)了提出的新方法。在該系統(tǒng)中,我們首先從新聞專題
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于規(guī)則的命名實體識別研究.pdf
- 基于CRF的英文命名實體識別研究.pdf
- 基于Stacking框架的命名實體識別.pdf
- 基于英漢平行語料庫的命名實體對自動獲取方法研究.pdf
- 基于命名實體的網頁推薦算法研究.pdf
- 基于CRF的農業(yè)命名實體識別研究.pdf
- 基于CRF的中文命名實體識別研究.pdf
- 基于統(tǒng)計的生物命名實體識別研究.pdf
- 基于Wikipedia的中文命名實體識別研究.pdf
- 基于混合方法的復雜命名實體抽取研究.pdf
- 基于語篇的中文命名實體識別研究.pdf
- 漢語專業(yè)領域命名實體語義關系自動抽取研究.pdf
- 基于深度學習的中文命名實體識別研究.pdf
- 基于圖方法的命名實體消歧研究.pdf
- 基于條件隨機場的命名實體識別.pdf
- 基于最大熵模型的中文命名實體識別研究及系統(tǒng)實現(xiàn).pdf
- 基于多源知識的命名實體鏈接研究.pdf
- 基于條件隨機場的命名實體識別研究.pdf
- 基于神經網絡的中文命名實體識別研究.pdf
- 基于CRF的中文命名實體識別方法研究.pdf
評論
0/150
提交評論